(57)【要約】【課題】  顧客のコンピュータシステムにサービスを提供するソリューションへの自動化されたエキスパートの貢献を効率的に統合するコンピュータサポートシステムを提供する。【解決手段】  顧客のコンピュータシステム（２３）に関する診断データにソリューション機能を適用して自動的に生成されたソリューションを提供するソリューションエンジン（３１）と、診断データおよび自動的に生成されたソリューションをエキスパートに提示しエキスパートソリューションを提供するために、ソリューションに対する変更をエキスパートから受け付けるエキスパートレビュー機能（３５）と、自動的に生成されたソリューションおよびエキスパートソリューションの少なくとも一方を含む顧客ソリューションを顧客に提示する配信機能（３７）と、少なくとも部分的に変更に応じてソリューション機能を変更する更新器（４３）とを備えるコンピュータサポートシステム（１０）とする。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客のコンピュータシステムに関する診断データにソリューション機能を適用して、自動的に生成されたソリューションを提供するソリューションエンジンと、
前記診断データおよび前記自動的に生成されたソリューションをエキスパートに提示し、エキスパートソリューションを提供するために、前記ソリューションに対する変更を前記エキスパートから受け付けるエキスパートレビュー機能と、
前記自動的に生成されたソリューションおよび前記エキスパートソリューションの少なくとも一方を含む顧客ソリューションを前記顧客に提示する配信機能と、
少なくとも部分的に前記変更に応じて、前記ソリューション機能を変更する更新器と、
を備える、コンピュータサポートシステム。
【請求項２】
前記ソリューションエンジンは、前記診断データに人工知能手法を適用して、複数の部分ソリューションを取得し、前記ソリューションエンジンは、該部分ソリューションを結合して、前記自動的に生成されたソリューションを取得するソリューション結合器を含む、
請求項１に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項３】
前記ソリューション結合器は、前記自動的に生成されたソリューションに信頼値を割り当てる、請求項１または請求項２に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項４】
前記信頼レベルが所定のしきい値判定基準を満たさない場合に、前記エキスパートレビュー機能は、前記自動的に生成されたソリューションをエキスパートに提示する、請求項３に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項５】
前記信頼レベルが前記判定基準を満たさない場合に、前記配信機能は、前記エキスパートソリューションを配信する、請求項４に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項６】
前記信頼レベルが前記判定基準を満たす場合に、前記配信機能は、前記自動的に生成されたソリューションを配信する、請求項４または請求項５に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項７】
前記顧客ソリューションの提示に応じた前記顧客からのフィードバックを受け取るフィードバックコレクタをさらに備え、前記更新器は、前記フィードバックに少なくとも部分的に応じて前記ソリューション機能の変更も行う、請求項１ないし６のいずれか１項に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項８】
前記更新器は履歴事例ベースを含む、請求項１ないし７のいずれか１項に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項９】
前記ソリューションエンジンは、ルールベースエンジンおよびルールベースを含み、前記更新器はルール導出エンジンを含む、請求項１ないし８のいずれか１項に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項１０】
前記ソリューションエンジンは類似性ベースエンジンを含み、前記更新器は、該類似性ベースエンジンによって使用されるプロトタイプ事例を生成するプロトタイプ事例導出エンジンを含む、請求項１ないし８のいずれか１項に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項１１】
顧客のコンピュータシステムから診断データを受け取ること、
前記診断データのソリューション機能として、自動的に生成されたソリューションを自動的に生成すること、
前記自動的に生成されたソリューションをエキスパートに提供し、このソリューションに対する変更を受け取り、エキスパートソリューションを確立すること、
前記エキスパートソリューションを顧客に配信すること、および
前記変更に少なくとも部分的に応じて前記ソリューション機能を更新すること、
を含む、コンピュータサポート方法。
【請求項１２】
前記自動的に生成することは、複数の人工知能手法のそれぞれを使用して部分ソリューションを生成すること、および該部分ソリューションを結合することであって、それによって、前記自動的に生成されたソリューションを生み出す、該部分ソリューションを結合することを含む、請求項１１に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項１３】
前記自動的に生成することは、前記自動的に生成されたソリューションに信頼レベルを割り当てることをさらに含む、請求項１１または請求項１２に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項１４】
前記提供することは、前記信頼レベルが所定の判定基準を満たさないことに条件付けされる、請求項１３に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項１５】
前記提供することは、前記信頼レベルが前記判定基準を満たすときは行われない、請求項１３または請求項１４に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項１６】
前記自動的に生成することは、ルールベース手法を使用して行われ、前記更新することは、ルールを導出することによって行われる、請求項１１ないし１５のいずれか１項に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項１７】
前記自動的に生成することは、分類を使用して行われ、前記更新することは、統計的学習を使用して行われる、請求項１１ないし１６のいずれか１項に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項１８】
前記自動的に生成することは、類似性ベース判定基準を使用して行われ、前記更新することは、プロトタイプ事例を導出することによって行われる、請求項１１ないし１７のいずれか１項に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項１９】
前記エキスパートソリューションに関して前記顧客からフィードバックを受け取ることをさらに含み、前記ソリューション機能の前記更新することは、部分的に前記フィードバックに応じたものである、請求項１１ないし１８のいずれか１項に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項２０】
前記配信したソリューションが問題を解決したかどうかを前記フィードバックから判断すること、および前記配信したソリューションが問題を解決しなかった場合には、配信後のエキスパートレビューを行うこと、をさらに含む、請求項１９に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項２１】
並列の複数のソリューション機能を診断データに適用すること、
前記複数のソリューション機能の結果から信頼係数を計算すること、
前記信頼係数が事前に定義可能な判定基準を満たさない場合に、前記結果のエキスパートレビューを配信前にトリガすること、および
エキスパートと顧客との間の直接的な連絡なしに前記結果を、直接的に、または、前記エキスパートによる変更に続いてのいずれかで配信すること、
を含む、コンピュータサポート方法。
【請求項２２】
前記複数のソリューション機能の１つは、ルールベースの手法を使用する、請求項２１に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項２３】
前記複数のソリューション機能の１つは、分類手法を使用する、請求項２１または請求項２２に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項２４】
前記複数のソリューション機能の１つは、類似性ベースの手法を使用する、請求項２１ないし２３のいずれか１項に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項２５】
前記類似性ベースの手法は、プロトタイプ事例にアクセスする、請求項２４に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項２６】
異なる人工知能手法を使用して生成される複数のソリューションを結合することによって、診断データから結果を生成するソリューションエンジンであって、該結果に信頼係数を割り当てる、ソリューションエンジンと、
前記信頼レベルが事前に定義可能な判定基準を満たさない場合に、前記結果をレビューのためにエキスパートに提供するエキスパートレビュー機能と、
前記エキスパートと顧客との間の直接的な連絡なしに、前記信頼係数が前記判定基準を満たす場合には直接的に、前記信頼係数が前記判定基準を満たさない場合には前記エキスパートによる変更後に、前記結果を前記顧客に配信する配信手段と、
を備えるコンピュータサポートシステム。
【請求項２７】
前記ソリューションエンジンはルールベースエンジンを含む、請求項２６に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項２８】
前記ソリューションエンジンは分類エンジンを含む、請求項２６または請求項２７に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項２９】
前記ソリューションエンジンは類似性ベースエンジンを含む、請求項２６ないし２８のいずれか１項に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項３０】
前記類似性ベースエンジンはプロトタイプ事例のデータベースも含む、請求項２９に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項３１】
顧客のコンピュータシステムに関する診断データにソリューション機能を適用して、自動的に生成されたソリューションを提供するソリューションエンジンと、
前記自動的に生成されたソリューションを前記顧客に提示する配信機能と、
前記ソリューション機能を更新するエキスパートから貢献を受け取るエキスパートインターフェースと、
前記貢献が前記自動的に生成されたソリューションに使用される際の前記貢献の有効性の評価を提供する評価手段と、
を備えるコンピュータサポートシステム。
【請求項３２】
前記評価手段は、前記貢献が、成功するソリューションを提供する回数を求める、請求項３１に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項３３】
前記評価手段は、前記評価を前記エキスパートにさらに提供する、請求項３１または請求項３２に記載のコンピュータサポートシステム。
【請求項３４】
顧客のコンピュータシステムから診断データを受け取ること、
前記診断データのソリューション機能として、自動的に生成されたソリューションを自動的に生成すること、
前記自動的に生成されたソリューションを前記顧客に配信すること、
エキスパートによる貢献で前記ソリューション機能を更新すること、および
前記自動的に生成されたソリューションに使用される際の前記貢献を評価すること、
を含む、コンピュータサポート方法。
【請求項３５】
前記評価することは、前記貢献が、成功する自動的に生成されたソリューションを提供する回数を求めることを含む、請求項３４に記載のコンピュータサポート方法。
【請求項３６】
前記評価ステップの結果の評価を前記エキスパートに提供すること、をさらに含む、請求項３４または請求項３５に記載のコンピュータサポート方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータシステムに関し、より詳細には、ベンダがクライアントコンピュータシステムにサービスを提供する方法に関する。本発明は、顧客のコンピュータシステムにサービスを提供するソリューションへの自動化されたエキスパートの貢献をより効率的に統合する。
【背景技術】
【０００２】
社会は、ますます、コンピュータシステムへの依存を高めている。急速な変化および複雑さのため、ユーザが問題に直面する頻度は高くなっている。コンピュータシステムに関連したハードウェアおよびソフトウェアのサポート要員は、ユーザからのサポートの電話呼び出しの回数、ならびに、ユーザが提示する問題の多様性および複雑さに圧倒される。
【０００３】
サポートサービスの要求に対処するのを援助するために、自動化サポートシステムが開発されている。自動化システムは、サポートの第一線として機能することができ、一般に発生した或る範囲の問題を取り扱う。自動化システムは、自身が適切なソリューションを提供できない場合に、その問題を人間のサポート要員に委ねることができる。このようなシステムは、２００２年１２月１１日に公開されたOwhadi, Ericによる欧州特許出願第ＥＰ−Ａ−１２６５１４４号、および、２００３年５月２１日に出願されたFlocken他による米国特許出願第１０／４４２，５９２号に開示されている。
【０００４】
自動化サポートシステムは、ユーザの問題についての可能な修復および手続きに関して、例えば数百万といった多数の文書からの知識を必要とすることがある。このような文書を管理して、問題に対処する可能性が最も高い文書を他の文書と区別できるようにする方法は、例えば、米国パロアルトのHewlett-Packard社のDelic, K A他著「Knowledge harvesting, articulation, and delivery」 Hewlett-Packard Journal, vol. 49, no. 2, May 1998, (1998-05), pages 74-81, XP000865348（非特許文献１）に説明されている。
【０００５】
コンピュータサポートサービスの増加する要求を取り扱ういくつかの手法が開発されている。階層的なサポートシステムでは、知識の少ない（したがって、費用の少ない）第一線のエージェントが簡単な質問に答えることができ、この第一線のエージェントが解答できない問題は、より知識の多い（費用の多い）専門家に委ねることができる。したがって、この専門家は、一般の簡単な問題に対応することから解放される。使用パターンおよびソリューションの有用性に関するユーザのフィードバックに基づいて適合できるように閉ループで動作する自動化システムは、Delic K A他著「Knowledge-based support services: monitoring and adaptation」 Proceedings Dexa 2000, IEEE, 2000, pages 1097-1101, XP010515630（非特許文献２）に開示されている。
【０００６】
【非特許文献１】Delic, K A他著「Knowledge harvesting, articulation, and delivery」 Hewlett-Packard Journal, Hewlett-Packard Company, vol. 49, no. 2, May 1998, (1998-05), pages 74-81, XP000865348
【非特許文献２】Delic K A他著「Knowledge-based support services: monitoring and adaptation」 Proceedings Dexa 2000, IEEE, 2000, pages 1097-1101, XP010515630
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
自動化ヘルプが問題に解答しない場合に、自動化フロントエンドを使用してエキスパートの人間のサポートを提供するコンピュータサポートサービスは、顧客の問題の解答に対して、費用効率が高い２股の手法を提供する。自動化ヘルプは、ほとんどの顧客の問題に効率的に解答することができる一方、必要に応じて、要員サポートが従来通り利用可能である。しかしながら、自動化システムが効率的に対処できない問題の場合、ユーザは、複数の役に立たない解答を従来通り提示されることがある。顧客は、エキスパートでない可能性が高く、時間を浪費することがあり、また各文書について、その文書が提案する解答が有効でないと判断すると不快になることがある。問題は、結局、人間のサポートを使用して解答できるが、介在する負担および不快感は、嫌気のさした顧客の経験を助長する可能性がある。自動的に生成された役立たないソリューションに顧客をさらすことを最小にする、高度に自動化されたサポートシステムが必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、例えば、顧客のコンピュータ上の問題に対して自動的に生成されたソリューションに対する配信前のエキスパートの変更に少なくとも部分的に応じて、コンピュータサポートシステムのソリューション機能を更新する。診断データを顧客のシステムに収集することができ、ベンダのコンピュータサポートシステムに送信することができる。リモートコンピュータサポートシステムにおけるソリューションエンジンが、診断データを受け取り、その診断データに応じてソリューションを自動的に生成する。自動的に生成されたソリューションを、少なくとも一部の場合には当該自動的に生成されたソリューションに対する変更を含んだエキスパートソリューションを生成する人間のエキスパートに提供する（エキスパートレビュー機能）。次に、配信機能が、顧客にエキスパートソリューションを提示する。更新器が、エキスパートが導入した変更に少なくとも部分的に応じてソリューション機能を変更する。
【０００９】
好ましくは、エキスパートの介入が望ましいかどうかを判断するのに使用できる信頼レベルが、自動的に生成されたソリューションに割り当てられる。したがって、ソリューションに割り当てられた信頼レベルが一定のしきい値未満になると、エキスパートレビューをトリガすることができる一方、信頼レベルが十分に高い場合には、エキスパートレビューを省略することができる。本発明は、ソリューションの有効性に関する顧客のフィードバックを提供する。このフィードバックは、ソリューション機能を変更する際に、エキスパートレビューの変更と共に使用することができる。
【００１０】
例えば、ソリューションエンジンは、ルールベースエンジンを含むことができ、ソリューション機能は、ルールベースとすることもできるし、ルールベースを含むこともできる。事例が解決されると、事例データは、更新器の履歴事例ベースに入力される。また、更新器は、新たなルールを生成するか、または、ルールベースに記憶された古いルールを変更する導出エンジンも含むことができる。さらに、更新器は、例えばベイズ統計に基づく統計学習エンジンも含んで、分類器によって使用される統計モデルを更新することができる。これに代えて、または、これに加えて、ソリューションエンジンは、類似性ベースエンジンを使用して、類似した過去の事例に使用されたソリューションをチェックすることによりソリューションを見つけることもできる。本発明は、次に、プロトタイプ事例導出エンジンを使用して、プロトタイプ事例を生成し、ソリューションエンジンがあらゆる状況で事例ベース全体を探索しなければならないことを軽減する。
【００１１】
また、ソリューションエンジンは、適切なユーザインターフェースを介してルールまたはプロトタイプ事例の形で予備的知識を手動で注入する対象分野エキスパートが更新することもできる。この予備的知識は、既知の問題を解決する知識文書に結合できる当該既知の問題のシグネチャを表し、ソリューションエンジンの開発をブートストラップすることを可能にする。ソリューションエンジンが新たな事例を経験すると、この予備的知識は、自動的に生成された知識によって包含される。これに加えて、この予備的知識の性能（例えば、ルールまたはプロトタイプ事例が正しいソリューションを提言することに成功した回数）についての統計を保持して、その作者に報酬を与えるか、または、作者に予備的知識を変更するように依頼することもできる。
【００１２】
別の態様において、本発明は、並列の複数のソリューション機能を診断データに適用すること、複数のソリューション機能の結果から信頼係数を計算すること、信頼係数が事前に定義可能な判定基準を満たさない場合に、結果のエキスパートレビューを配信前にトリガすること、およびエキスパートと顧客との間の直接的な連絡なしに、信頼係数が許容可能な場合には直接的に、信頼係数が許容可能でない場合にはエキスパートによる変更後に、結果を配信すること、を含むコンピュータサポート方法を提供する。
【００１３】
本発明は、高度に自動化されたリモートコンピュータサービスシステムに人間の専門知識を効果的に統合する。エキスパートは、自動的に生成されたソリューションから作業を行うという利点を有する。顧客は、ソリューションに対する自動的な貢献およびエキスパートの貢献の双方によって利益を受ける。自動ソリューションエンジンは、エキスパートの介入の結果行われる更新によって利益を受ける。本発明のこれらの特徴および利点ならびに他の特徴および利点は、図面に関する以下の説明から明らかになる。
【００１４】
次に、添付図面に関して、本発明の一実施の形態を単なる例として説明することにする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本発明の一実施の形態によると、ベンダＡＰ１は、顧客２０を含む遠隔の顧客にコンピュータサポートシステム１０を提供する。顧客２０は、例えばコンピュータユーザおよびコンピュータサポート要員といった要員２１と、コンピュータシステム２３とを含む。コンピュータシステム２３は、アプリケーション２５および診断ソフトウェア２７を含むソフトウェアを実行する。診断ソフトウェア２７は、アプリケーション２５を監視しながら、稼動に基づくシステムデータを収集する。診断ソフトウェア２７は、アプリケーション２５にエラーまたは障害を検出すると、その障害に関するデータをさらに収集する。これに加えて、診断ソフトウェア２７によって、ユーザは、障害に関する自然言語のテキストデータを入力することが可能になる。ユーザが追加した障害関係データ、自動的に収集された障害関係データ、および稼動に基づいて収集されたデータは、その後、「診断データ」としてパッケージされる。この診断データは、解析のためサポートシステム１０に送信される。
【００１６】
サポートシステム１０は、ソリューションエンジン３１、知識ベース３３、エキスパートのレビュー用のエキスパートインターフェース３５、配信機能３７、フィードバックコレクタ３９、事例データ記録ジェネレータ４１、およびソリューション機能更新器４３を含む。ソリューション機能更新器４３は、履歴事例ベース４５および学習エンジン４７を含む。これらのうち、エキスパートインターフェース３５のみが、人間のサポート要員を必要とする。図示した残りのベンダコンポーネントは自動化されている（ただし、いくつかは手動更新の対象になる）。
【００１７】
ソリューションエンジン３１は、診断ソフトウェア２７から受け取った診断データから、提案するソリューションを生成する。より具体的には、ソリューションエンジン３１は、診断データのソリューション機能として、文書識別子および関連した信頼レベルを生成する。文書識別子は文書を指す。文書は、簡単な修正を提示したり、ユーザにトラブルシューティング手順を案内したり等することができる。文書は、ソリューションを実施する際にダウンロードして使用することができるパッチおよび他のファイルへのリンクを含むことができる。これらの文書は、大部分、知識ベース３３に記憶される。一方、ソリューションエンジン３１は、ソリューションを生成する際に文書の他のソースにアクセスすることができる。ソリューションエンジン３１は実際の文書を有する必要はないが、ソリューションエンジン３１が知識ベース３３から実際の文書を収集するか、または、それらの文書が、エキスパートのレビューを行う場合にそれ以外の場所で容易に利用可能であることが好ましい。
【００１８】
文書信頼レベルは、所与の１組の診断データに応じて識別された各文書について、その文書が顧客の問題の有効なソリューションである可能性を示す。ソリューションエンジン３１は、有効なソリューションを文書の集まりの中から見つけることができる総合信頼レベルを文書信頼レベルから計算する。この総合信頼レベルが或る指定されたしきい値未満になると、エキスパートレビューがトリガされる。
【００１９】
インターフェース３５を介したエキスパートレビューは、総合信頼しきい値が満たされるかどうかを判断する。一例では、自動的に生成されたソリューションにおける文書の少なくとも１つが有効なソリューションを提供する信頼度が９０％未満である場合、エキスパートレビューがトリガされる。しきい値は、利用可能なエキスパート資源と整合するように調整することができる。信頼レベルがしきい値未満になると、自動的に生成されたソリューションは、エキスパートレビュー用にフラグを立てることができる。次いで、診断データおよびソリューションが、ソリューションを変更できるエキスパートに提供される。信頼レベルが十分に高い場合には、自動的に生成されたソリューションをエキスパートレビューなしに顧客に提供することができる。
【００２０】
エキスパートレビューがトリガされると、人間の「エキスパート」に診断データおよび自動的に生成されたソリューションが提供される。人間のエキスパートは、キーワードおよび自然言語の問い合わせを使用して知識ベース３３を探索し、ソリューション文書をさらに取得することができる。また、人間のエキスパートは、顧客の問題に関係しないと判断した文書を除去することもできる。問題が文書によって対処されない場合には、エキスパートは、文書を生成でき、その文書をソリューションセットおよび知識ベースに追加することができる。レビューが自動的に生成されたソリューションを改良できない場合には、その自動的に生成されたソリューションが、エキスパートソリューションとして採用される。エキスパートレビューがトリガされた場合には、提案されたソリューションはエキスパートソリューションであり、そうでない場合には、提案されたソリューションは自動的に生成されたソリューションである。エキスパートレビューの結果、変更がない場合には、自動的に生成されたソリューションおよびエキスパートソリューションは同じになる。
【００２１】
次に、配信機能３７は、提案されたソリューションを顧客２０に「配信」する。このために、配信ソリューションは、安全なウェブサイト上で「公開」することができる。配信機能３７は、顧客２０の連絡係に電子メールを送信する。この電子メールは、公開サイトへのリンクを含み、公開サイトは、確認手続きの後、連絡係がアクセスすることができる。公開サイトがアクセスされると、顧客は、配信ソリューション文書をレビューすることができる。顧客は、文書の１つに記載されたソリューションの実施を選択することもできるし、例えばサポート要員に電話でアクセスするといった、さらに別のエキスパートヘルプを要求することもできる。いずれの場合も、連絡係には、フィードバックコレクタ３９を介してベンダＡＰ１にフィードバックを提供する機会が与えられる。
【００２２】
顧客のフィードバックは、フィードバックコレクタ３９が受け取る。このフィードバックは、そのものとして提供されたフィードバックだけでなく、エキスパートヘルプが要求されたかどうかを示す表示も含むことができる。なお、エキスパートヘルプが要求されたかどうかを示す表示は、提案されたソリューションに対する否定のフィードバックと解釈される。事例データ機能４１は、次に、フィードバックを、診断データおよび自動的に生成されたエキスパートの配信後のソリューションと相関させ、目下の事例に対応するデータオブジェクトを提供する。データオブジェクトは、次に、履歴事例ベース４５に入力される。履歴事例ベース４５では、他のサポート事例およびベンダが生成したテスト事例に関係したデータが収集されている。履歴事例ベース４５は、ソリューション機能更新器４３の一部であり、ソリューション機能更新器４３は、新たな事例が取り扱われると、ソリューションエンジン３１を更新する。
【００２３】
ソリューションエンジン３１は、あるものの弱点を別のものの長所によって克服できるように、複数の人工知能手法の結果を組み合わせる。図２に示すように、ソリューションエンジン３１は、ルールベース５３にアクセスするルールベースエンジン５１と、統計モデル５７にアクセスする分類器エンジン５５と、プロトタイプ事例６１のデータベース（および完全な事例ベース）にアクセスする類似性ベースエンジン５９とを含む。各エンジン５１、５５、および５９は、それ自身の部分ソリューションを提供する。ソリューション結合器６３は、個々のソリューションを結合して、文書信頼レベルが現れる個々のソリューションの個数に従って当該文書信頼レベルを調整する。例えば、ソリューション結合器６３は、２つまたは３つのエンジンが選択した文書の信頼レベルを、３つのエンジンの１つのみが選択した文書の信頼レベルに対して増加させることができる。また、ソリューション結合器６３は、文書信頼レベルから総合信頼レベルも計算する。
【００２４】
各ソリューションエンジンのブランチ（branch）は、更新器４３の学習エンジン４７の関連コンポーネントを有する。ルール導出エンジン６５は、履歴事例ベース４５のデータを解析して、ルールベース５３に追加される新たなルールを生成し、また、ルールが古くなると、そのルールの廃棄も行う。統計学習エンジン６７は、履歴事例ベース４５のコンテンツを（例えば、ベイズ統計を使用して）統計的に解析し、統計モデル５７を更新する。
【００２５】
一般に、事例ベース４５と類似性ベースエンジン５９との間で学習エンジン４７を迂回するラインによって示すように、類似性ベースエンジンは、履歴事例ベースに直接アクセスするので、個別の学習エンジンを必要としない。実際には、非常に類似した多数の事例を探索するのに必要な時間を節約するプロトタイプ事例を生成することが役立つ。したがって、学習エンジン４７は、プロトタイプ事例を生成してプロトタイプ事例ベース６１に記憶するプロトタイプ事例導出エンジン６９を含む。
【００２６】
ソリューション機能の自動更新に加えて、エキスパートは、図１および図２におけるエキスパートインターフェース３５からソリューションエンジン３１への破線によって示すように、ソリューション機能を手動で更新することもできる。また、ソリューション機能を更新するエキスパートは、ソリューションレビューに関与することもできるし、図２に示すように、専門的な（かつ、おそらく、より高度にトレーニングされた）対象分野エキスパート７１とすることもできる。図示するように、対象分野エキスパート７１は、レビューエキスパートが使用するのと同じエキスパートインターフェース３５を使用するか、あるいは、別個のインターフェースをレビューおよび手動更新用に提供することもできる。図１のエキスパートインターフェース３５から知識ベース３３への破線によって示すように、更新プロセスの一部として、対象分野エキスパートは、通常、文書を知識ベース３３に提供する。
【００２７】
例えば手動で入力されたルールおよびプロトタイプ事例といったエキスパートの貢献は、自動的に生成されたソリューションに使用されると追跡を受ける。エキスパートの貢献は、有効性についてさらに評価され、例えば、図２のエキスパート貢献評価機能７３は、エキスパートの貢献が顧客問題に有効に対処するインスタンスを数え上げる。この評価は、インターフェース３５を介して貢献する対象分野エキスパート７１に提供することができる。この貢献が成功すると、エキスパートは報酬を受けることができる。評価が否定的であると、貢献を変更するようにエキスパートに依頼することができる。
【００２８】
この実施の形態は、図３に示すようなサポート方法Ｍ１を提供する。方法Ｍ１は、概念的には、顧客ステップＣ１〜Ｃ７、ソリューションステップＳ１〜Ｓ５、およびサポートシステム更新ステップＵ１〜Ｕ４の３つのステップシーケンスに分割することができる。ステップＣ１において、或るトリガイベントが診断プロセスを開始する。このトリガイベントは、例えば、検出された障害であってもよいし、或る構成変更であってもよいし、スケジューリングされた保守イベントであってもよい。ステップＣ２において、診断データが収集される。これは、通常、トリガを行う障害に時間的に近い状態データを捕捉することを含むが、定期的に収集されたデータ、そのような構成データ、コマンド使用等も含むことができる。また、ステップＣ２は、ベンダＡＰ１が期待したフォーマットでデータをパッケージすることも行う。ステップＣ３において、診断データはベンダＡＰ１に送られる。ステップＣ４〜Ｃ７は、ソリューションシーケンスＳ１〜Ｓ５の後に実行される。
【００２９】
ステップＳ１において、ベンダＡＰ１は診断データを受け取る。ステップＳ２において、ソリューションエンジン３１は、個々の文書に割り当てられた文書信頼レベルおよび自動的に生成されたソリューションに割り当てられたソリューション信頼レベルと共に１組の文書を含むソリューションを生成する。換言すると、ソリューションを構成する１組の文書に集合的な信頼レベルが割り当てられる。このソリューション文書は、ステップＳ３において、知識ベース３３から取り出される。
【００３０】
ステップＳ４において、インターフェース３５を介したエキスパートレビューにより、ソリューション信頼レベルがチェックされる。このソリューション信頼レベルが所定のしきい値よりも大きいと、エキスパートレビューを省略することもできるし、ランダムに行うこともできる。ソリューション信頼レベルがしきい値未満であると、診断データおよび自動的に生成されたソリューションは、レビューのためにエキスパートに提示される。エキスパートは、自動的に生成されたソリューションをレビューすると、文書の追加（必要に応じて、新たな文書を作成する）、文書の削除、および信頼レベルの改定を行うことができる。エキスパートレビューの最終結果がエキスパートソリューションとなる。
【００３１】
エキスパートソリューション（エキスパートレビューが行われた場合）または自動的に生成されたソリューション（エキスパートレビューが行われなかった場合）は、顧客２０に配信される。本実施の形態では、配信機能３７は、ステップＳ５において、ベンダ１０が制御する安全なウェブサイト上でソリューション文書を「公開する」。また、ステップＳ５において、配信機能３７は、顧客２０の連絡要員にソリューションの利用可能性を電子メールで通知する。この電子メールは、公開サイトにアクセスするためのリンク（またはディレクション）を含むことができる。このリンクをアクティブにすることによって、正当性確認手続きが開始される。この正当性確認手続きは、交渉が成功すると、ステップＣ５において、公開サイトへのアクセス、したがってソリューションを顧客連絡係に提供する。
【００３２】
顧客２０は、ソリューション文書にアクセスすると、ステップＣ６において、ソリューションを実施することができる。この実施は、１つまたは２つ以上のソリューション文書に以下の命令を含むことができる。一方、顧客２０は、どのソリューションも実施しないように選択することができる。顧客がソリューションを実施しない場合または実施が成功しない場合には、ソリューションサイトは、インスタントメッセージまたは電話サポートへのアクセスを提供するリンクを含む。
【００３３】
顧客２０は、ステップＣ７においてフィードバックを提供する。フィードバックは、明示的なものとすることができ、サイトで提示された質問に対する回答を含む。また、どの文書が調べられたか、どれだけ長く調べられたか、どの文書がダウンロードされたか等の使用パターンを観察することによって、フィードバックを提供することができる。ステップＵ１において、フィードバックコレクタ３９はフィードバックを収集する。フィードバックが、成功したソリューションがなかったことを示すと、フィードバックコレクタは、２回目のエキスパートレビューまたは同期サポートセッションに方法Ｍ１を戻すことができる。
【００３４】
この事例が完了する、すなわち、この事例に関して、情報がそれ以上顧客２０によってベンダＡＰ１に提供されることがないと、この事例データは、ステップＵ２において収集される。この事例データは、元の診断データ、同期セッション中に収集されていることがある追加された診断データ、自動的に生成されたソリューション、配信前のエキスパートレビューを介した自動的に生成されたソリューションに対するあらゆる変更（これらの変更はエキスパートソリューションの記述では暗黙的なものとすることができる）、およびフィードバックを含む。フィードバックは、使用データ、実施フィードバック等を含む。事例データは、収集されると、ステップＵ３において、事例ベース４５に記憶される。
【００３５】
学習エンジン４７は、ステップＵ４において、事例ベース４５にアクセスして事例ベース４５を解析し、ソリューションエンジン３１を更新する。例えば、ルール導出エンジン６５は、現在の事例データを解析して、既存のルールを更新し、場合によっては、或る設定時間の間、使用されていなかったルールを廃棄することができる。最大の効果を得るために、時間事例ベース４５が更新されるごとに、更新を行うことができる。一方、効率性のために、更新の頻度を少なくすることができる。これに加えて、更新の頻度は、学習エンジンのブランチに従って変えることができる。例えば、ルールを更新する頻度は、新たなプロトタイプ事例が生成される頻度と同じである必要はない。
【００３６】
自動更新に加えて、方法Ｍ１は、ステップＵ４において、対象分野エキスパートによる手動更新も行う。これらの手動更新は、手動で入力されたルールおよびプロトタイプ事例を含むことができ、通常、知識ベース３３に追加された文書が伴う。エキスパートの貢献が、自動的に生成されたソリューションに使用されると、それらの有効性は、例えば、エキスパートの貢献がソリューションの実施に成功した回数を数え上げることによって、ステップＵ５において評価される。この評価は、ステップＵ６において、貢献したエキスパートにフィードバックすることができる。このエキスパートは、成功したソリューションについて報酬を受けることができる。これに加えて、貢献したエキスパートには、否定的に評価された貢献を変更するように依頼することができる。
【００３７】
説明した例では、顧客のコンピュータは汎用コンピュータであるが、本発明は、リモートサポートサイトに通信できる組み込み診断データの集まりを有する専用コンピュータおよび埋め込み式コンピュータも提供する。説明した例では、ソリューションは１組の文書を含むが、他の実施の形態では、ソリューションは、例えばダウンロードされて、問題に対処するコンピュータ上で実行される実行可能ファイルも含むことができる。
【産業上の利用可能性】
【００３８】
本発明は、例えば、コンピュータシステムのサービス提供に産業上の利用の可能性を有する。ベンダは、顧客の部署であってもよいし、アプリケーションの製造者であってもよいし、サードパーティのサポートベンダであってもよい。これらの変更および他の変更ならびに変形は、本発明によって提供される。本発明の範囲は、添付した特許請求の範囲によって画定される。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の一実施の形態のコンピュータサービスシステムの概略ブロック図である。
【図２】図１のシステムのソリューションエンジンおよび学習エンジンの概略ブロック図である。
【図３】図１のシステムの状況で実施される本発明の一実施の形態の方法のフローチャートである。
【符号の説明】
【００４０】
１０  コンピュータサポートシステム
２０  顧客
２１  要員
２３  コンピュータシステム
２５  アプリケーション
２７  診断ソフトウェア
３１  ソリューションエンジン
３３  知識ベース
３５  エキスパートインターフェース
３７  配信機能
３９  フィードバックコレクタ
４１  事例データ記録ジェネレータ４１
４３  ソリューション機能更新器４３
４５  履歴事例ベース４５
４７  学習エンジン
５１  ルールベースエンジン
５３  ルールベース
５５  分類器エンジン
５７  統計モデル
５９  類似性ベースエンジン
６１  プロトタイプ事例
６３  ソリューション結合器
６５  ルール導出エンジン
６７  統計学習エンジン
６９  プロトタイプ事例導出エンジン
７１  対象分野エキスパート
７３  エキスパート貢献評価機能
【図１】
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【図２】
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【図３】
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